Informatics Network Representation Using Probabilistic Graphical Models of Network Genetics

유전자 네트워크에서 확률적 그래프 모델을 이용한 정보 네트워크 추론

  • 나상동 (조선대학교 전자.정보공과대학컴퓨터공학부) ;
  • 박동석 (조선대학교 전자.정보공과대학컴퓨터공학부) ;
  • 윤영지 (조선대학교 전자.정보공과대학컴퓨터공학부)
  • Published : 2006.08.01

Abstract

This study is a numerical representative modelling analysis for applying the process that unravels networks between cells in genetics to WWW of informatics. Using the probabilistic graphical model, the insight from the data describing biological networks is used for making a probabilistic function. Rather than a complex network of cells, we reconstruct a simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based network logic. We made probabilistic graphical models from genetic data and extends them to genetic representation data in the method of network modelling in informatics.

유전자 생물학 분야에서 여러 각도로 세포 간 네트워크를 입증하는 고 처리 정보공학 WWW에 응용하려는 수치학적인 표현 모델 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보 공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

Keywords

References

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